Concluye con éxito el curso “Aprendizaje Automático y Analítica de Datos” del programa de extensión en análisis para la toma de decisiones
Entre el 5 y el 19 de marzo se desarrolló con éxito el curso “Aprendizaje Automático y Analítica de Datos”, con una duración total de 24 horas académicas, como parte del programa de extensión “Investigación aplicada y análisis de datos para la toma de decisiones”. Esta iniciativa estuvo orientada a fortalecer las capacidades de los participantes en el uso de algoritmos predictivos y el procesamiento avanzado de información para la generación de evidencia.
Durante el desarrollo del curso, los participantes abordaron contenidos fundamentales relacionados con la limpieza, imputación y validación de datos, así como la aplicación de modelos de regresión lineal. Asimismo, se trabajó en la introducción al aprendizaje supervisado mediante árboles de decisión, random forest y SVM, y al aprendizaje no supervisado a través de técnicas de clustering (k-means).
El programa también incluyó un enfoque crítico en la interpretación de resultados mediante métricas de desempeño y herramientas de explicabilidad como SHAP y LIME. De igual manera, se brindaron nociones esenciales sobre los riesgos éticos del Machine Learning en el sector público, promoviendo un uso responsable y transparente de la inteligencia artificial en los procesos de gestión.
A través de esta formación, los participantes fortalecieron sus competencias técnicas en analítica avanzada, lo que les permitirá construir modelos predictivos rigurosos y contribuir al diseño de estrategias basadas en datos complejos.
Esta iniciativa reafirma el compromiso del programa de extensión con la promoción de la innovación tecnológica y el uso estratégico de la información, consolidándose como un espacio de formación clave para el fortalecimiento institucional y la mejora continua de los procesos de toma de decisiones.
Con este tipo de actividades, el CIES continúa impulsando el desarrollo de capacidades profesionales y técnicas, contribuyendo al crecimiento del conocimiento y al aprovechamiento responsable de los datos en distintos ámbitos de gestión y análisis.
